En 1985, Jeffrey G. Miller y Thomas E. Vollmann introdujeron un concepto provocador en la Harvard Business Review con su artículo, “La Fábrica de Datos Oculta”. Describieron cómo las organizaciones producen, gestionan y refinan datos detrás de escena—muy parecido a una línea de producción invisible. Sin embargo, en lugar de ser una fuente de ventaja competitiva, estos procesos ocultos de datos pueden convertirse rápidamente en pasivos si no se controlan adecuadamente.
A pesar de haberse identificado desde hace tiempo, la fábrica de datos oculta permanece nefastamente oculta debido a su normalización en la cultura corporativa. Las empresas a menudo aceptan medidas provisionales manuales—soluciones temporales para sistemas de TI incompletos o fallidos, mala integración entre sistemas y la dependencia de sistemas heredados demasiado grandes para ser reemplazados—como forma estándar de operar. Esta normalización oculta los riesgos e ineficiencias subyacentes, permitiendo que la fábrica de datos oculta persista y evolucione, incluso cuando las apuestas continúan en aumento.
Revisitando el Concepto de 1985
El artículo de Miller y Vollmann puso en evidencia los procesos frecuentemente pasados por alto en la gestión de datos. Argumentaron que los datos no deben verse simplemente como un subproducto de las operaciones, sino como un activo manufacturado—uno que requiere una supervisión rigurosa y una gestión adecuada. Al llamar la atención sobre “la fábrica de datos oculta”, advirtieron que sin un monitoreo cuidadoso, estos procesos internos pueden conducir a ineficiencias operativas significativas y errores.
"Los procesos ocultos de producción de datos son tan críticos como los resultados analíticos finales que respaldan."
Implicaciones Modernas: El Alto Costo de los Datos Defectuosos
Fast forward to today, and the hidden data factory concept has taken on a stark, cautionary tone. Thomas C. Redman, in his influential article “Bad Data Costs the U.S. $3 Trillion Per Year,” emphasizes that the unseen processes in data generation and maintenance can have enormous economic repercussions. Redman explicitly highlights how these hidden processes, when mismanaged, contribute significantly to inefficiencies and costly errors that drain resources and undermine business performance.
"Bad data is not merely an operational nuisance—it’s an economic drain, and much of that stems from the hidden data factory processes that are rarely seen or managed."
El Ecosistema de Datos Moderno: Una Espada de Doble Filo
Infraestructura Avanzada de Datos
Las canalizaciones de datos de hoy son más sofisticadas que nunca, con almacenamiento en la nube, flujos de datos en tiempo real y procesos automatizados de ETL (Extracción, Transformación y Carga). Sin embargo, estos sistemas modernos pueden exacerbar el pasivo que representa la fábrica de datos oculta si no se supervisan adecuadamente. La mayor complejidad puede generar más oportunidades de errores y problemas de calidad de datos, haciendo esencial una supervisión robusta.
Automatización e IA
La automatización y los algoritmos impulsados por inteligencia artificial ahora limpian, integran y analizan datos a velocidades sin precedentes. Sin embargo, sin transparencia y controles adecuados, estos procesos automatizados pueden propagar errores a gran escala, convirtiendo pasivos ocultos en problemas sistémicos. El potencial de los sistemas automatizados para introducir o amplificar inexactitudes en los datos refuerza la necesidad de mantener una vigilancia constante sobre la fábrica de datos oculta.
Gobernanza y Seguridad de Datos
En el entorno regulatorio actual, la gobernanza y seguridad de los datos se han vuelto fundamentales. Más allá de regulaciones estrictas de protección de datos como el GDPR y el CCPA, las organizaciones también deben enfrentar mandatos adicionales como HIPAA, que regula la protección de la información sanitaria, y estándares relacionados con la Información de Identificación Personal (PII). Estas regulaciones exigen procesos de datos transparentes y estrictamente controlados para prevenir accesos no autorizados, brechas y fallos de cumplimiento. Cuando los flujos de datos son opacos y están mal gestionados, las organizaciones se exponen no solo a ineficiencias operativas, sino también a pasivos legales y financieros significativos. Esta interpretación moderna de la fábrica de datos oculta subraya la necesidad crítica de estrategias integrales de supervisión y gobernanza que puedan salvaguardar tanto la integridad como la seguridad de los activos de datos.
El Elemento Humano
A pesar de los rápidos avances tecnológicos, el elemento humano sigue siendo crítico. Construir una cultura consciente de los datos implica más que invertir en nuevas tecnologías—requiere una supervisión continua y el desarrollo de procesos robustos para garantizar que las operaciones ocultas de datos no se conviertan en pasivos. Las advertencias de Miller y Vollmann nos recuerdan que sin una fuerza laboral vigilante e informada, los riesgos inherentes a la fábrica de datos oculta pueden materializarse rápidamente.
Gestión de Operaciones: El Eslabón Perdido
Reflexionando sobre mi experiencia en el MBA, reconocí desde temprano el papel fundamental de la gestión de operaciones para asegurar el correcto funcionamiento diario de un negocio. La falta de sólidas habilidades en gestión de operaciones puede llevar a la implementación de procesos reactivos y mal concebidos, lo que a su vez fomenta la aparición de las mismas fábricas de datos ocultas que intentamos desmantelar. Un enfoque holístico para gestionar la calidad de los datos debe incluir prácticas robustas de gestión de operaciones. Al asegurar que los procesos empresariales se planifiquen, ejecuten y mejoren continuamente, las organizaciones pueden minimizar las ineficiencias y mitigar los riesgos que plantean los procesos ocultos de datos. Esta postura proactiva es crítica para transformar los datos de un posible pasivo en un activo estratégico.
Los Datos como Puente entre el Negocio y la Tecnología de Información
Tradicionalmente, se ha considerado a TI como responsable de la gestión, gobernanza y calidad de los datos. Sin embargo, los datos son demasiado críticos como para permanecer aislados únicamente en TI—deben servir de puente entre el negocio y la tecnología. Separar los datos como una disciplina propia puede permitir un enfoque más estratégico y colaborativo. Una solución innovadora es la creación de un equipo dedicado: el Equipo de Empoderamiento de Datos.
Este equipo multidisciplinario reuniría a expertos en gestión de datos, gobernanza, análisis, ingeniería de datos, arquitectura de datos e ingeniería de confiabilidad de datos. Actuando como enlace entre las unidades de negocio y TI, el Equipo de Empoderamiento de Datos aseguraría que las iniciativas en materia de datos se impulsen tanto por el rigor técnico como por objetivos estratégicos empresariales. Empoderar a los consumidores de datos en toda la organización con una comprensión básica de la gestión de datos refuerza aún más este enfoque colaborativo, fomentando una cultura en la que la calidad de los datos es una responsabilidad compartida y un verdadero activo estratégico.
Uniendo el Pasado y el Presente: Reconociendo el Pasivo
La relevancia duradera de la fábrica de datos oculta radica en su capacidad para exponer una vulnerabilidad crítica en la gestión moderna de datos. Aunque la tecnología ha avanzado, el desafío fundamental de gestionar procesos de datos ocultos y, a menudo, opacos sigue siendo el mismo. En lugar de un sistema “bien engrasado”, lo que a menudo encontramos es un conjunto de procesos ocultos que, si no se controlan adecuadamente, se convierten en una bomba de tiempo de ineficiencia y riesgo. Las ideas de Miller y Vollmann, combinadas con el crudo análisis económico de Redman, y sustentadas por una gestión robusta de operaciones y el puente estratégico entre el negocio y TI, ofrecen una advertencia clara: las organizaciones no deben ignorar la fábrica de datos oculta. Una gestión proactiva, procesos transparentes y una gobernanza estricta son esenciales para evitar que estos pasivos invisibles socaven el éxito empresarial.
En Conclusión
El artículo de 1985 de Miller y Vollmann, “La Fábrica de Datos Oculta”, ofrece una advertencia atemporal que resulta aún más crítica en el entorno actual, tan centrado en los datos. Sumado al análisis de Thomas C. Redman en “Los Datos Defectuosos Le Cuestan a EE.UU. 3 Billones de Dólares al Año”, se hace evidente que los procesos ocultos de datos, cuando no se controlan, no son fuente de ventaja competitiva—son un pasivo. Incorporar prácticas robustas de gestión de operaciones y establecer un Equipo de Empoderamiento de Datos dedicado a tender el puente entre el negocio y TI son pasos esenciales para transformar los datos en un activo estratégico, protegiendo a las organizaciones contra los pasivos multimillonarios derivados de la mala calidad de los datos.
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JM Abrams
Director de Cultura de Datos
LF01
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